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11.
受前体物排放和气象条件等因素共同驱动,大气臭氧(O3)已成为影响城市夏季环境空气质量的主要污染物.目前物理化学机制驱动的演绎模型在进行O3污染解析时需要的模型参数众多,运算时效性较差;数据驱动的归纳模型运算效率高,但存在可解释性差等问题.通过建立可解释性数据驱动的Correlation-ML-SHAP模型,Correlation模块挖掘O3浓度关联影响因素,机器学习ML模块耦合可解释性SHAP模块计算各驱动因素对O3浓度的影响贡献,实现对驱动因素的定量解析,并以晋城市2021年夏季O3污染过程为例开展应用研究.结果表明,Correlation-ML-SHAP模型能够挖掘并利用强驱动因素模拟O3浓度和量化影响贡献,其中ML模块采用XGBoost模型模拟准确度最佳. 2021年夏季晋城市O3污染强驱动因素为:气温、日照强度、湿度和前体物排放水平,贡献权重为:32.1%、 21.3%、 16.5%和15.6%,其中气温、日照强度和前体物排放... 相似文献
12.
目的为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归SVR(Support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化支持向量回归(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。方法该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证模型的优越性。结果采用ABC算法优化的SVR故障预测模型进行时间序列预测,能够较好地跟踪发动机滑油金属元素浓度的变化过程,并且能够提前2个取样时间预测异常情况的出现。结论 ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。 相似文献
13.
由于湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂而且具有非线性特征。支持向量机是由Vapnik等人提出的建立在统计学习理论基础上的一种新的机器学习方法,由于其使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,解决了一些神经网络遗留的问题,又由于其应用了核函数思想,它可以较好地解决非线性问题,利用支持向量机多类分类算法,构建巢湖富营养化程度评价模型,取得较好的结果。 相似文献
14.
Zhongyao Liang Yaoyang Xu Gang Zhao Wentao Lu Zhenghui Fu Shuhang Wang Tyler Wagner 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2023,17(6):76
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16.
17.
矿井提升机盘闸制动系统工作状态监控与安全 总被引:3,自引:0,他引:3
郝用兴 《中国安全科学学报》2006,16(5):126-129
运用故障树分析(FTA)方法分析矿井提升机盘式制动系统故障原因,包括机械故障、摩擦系数故障、液压故障等,提出矿井提升机盘闸制动系统的故障树,并给出了系统状态计算机测控系统方案。采用现代检测与计算机技术,对盘闸制动系统的主要故障进行综合检测;对摩擦系数进行间接检测;研究成果,为故障报警与控制提供了保障,报警与控制结合,提高了提升机盘闸制动系统的安全性。 相似文献
18.
19.
菇渣用作无纺布容器育苗成型机配套基质的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
为探讨菇渣在无纺布容器育苗成型技术中作为配套容器基质应用的可行性,研究了育苗成型机制备的菇渣(发酵后)和草炭容器基质的基本理化性质、盐分淋洗特征及其对火炬树和侧柏出苗及生长的影响。结果表明:菇渣基质的容重、通气状况与草炭基质之间无显著差异,pH值虽显著高于草炭基质,但适宜多数植物生长;相对于草炭基质,菇渣基质的持水能力不足,保肥性能较差;菇渣基质的适宜水分范围(36.1%~143.5%)明显小于草炭基质(41.9%~193.8%),有效水绝对含量较低;菇渣基质的电导率(3.71 mS.cm-1)虽高于安全育苗的临界值(≤2.6 mS.cm-1),但随着浇水次数的增加可逐渐降到安全值以下;菇渣基质的全氮、全磷和全钾含量显著高于草炭基质。在充足的水分和养分条件下,菇渣和草炭容器基质对侧柏和火炬树出苗及成活的影响基本一致,但菇渣基质对火炬树的育苗效果优于草炭基质。可见,只要保证充足水分,菇渣基质在无纺布容器育苗成型技术中可以替代草炭基质用于火炬树和侧柏的育苗。 相似文献
20.